Crean una herramienta capaz de predecir la probabilidad de desarrollar esquizofrenia a través del análisis del lenguaje
Un equipo de académicos de la Facultad de Medicina de la Universidad de Chile creó un innovador algoritmo que puede predecir probabilidad de desarrollar esquizofrenia mediante la identificación de biomarcadores en el relato hablado.
El estudio, publicado en Nature Schizophrenia, recoge el análisis de 133 entrevistas abiertas que se realizaron tanto a personas sanas como a individuos que tuvieron su primer episodio de psicosis y a pacientes ya diagnosticados con esquizofrenia. Los investigadores realizaron un pre procesamiento con el fin de extraer algunas palabras que ‘generan ruido en el modelo’. Según los científicos, desde hace años se está incorporando el lenguaje como parte de la evaluación clínica del paciente psiquiátrico, no solo como la dimensión comunicativa del sujeto, sino como parte de sus síntomas.
Estudio de ciertas variables del leguaje
Para la creación del algoritmo para el análisis automático se sistematizaron una serie de variables. Las variables estudiadas por el equipo fueron agrupadas en tres ámbitos: fluidez verbal, productividad verbal y coherencia semántica.
La fluidez verbal, apunta a la continuidad discursiva e incluye elementos como pausas y vacilaciones; y es que los silencios generalmente se reconocen como parte de trastornos formales del pensamiento en el examen del estado mental, en particular si duran más de dos segundos y la frecuencia de aparición por unidad de tiempo.
La productividad verbal se refiere a la capacidad de pronunciar una serie de palabras y oraciones, tales como el número total de palabras y diferentes palabras por oración, longitud promedio de palabra y determinante o recuento de pronombres. En pacientes con esquizofrenia se considera una característica inherente una productividad verbal baja o pobreza de expresión.
La coherencia semántica consiste en la organización lógica de significado en el discurso a través de estructuras lingüísticas interrelacionadas. Las personas con esquizofrenia cambian de tema de conversación abruptamente; pasan de responder lo que se les pregunta a hablarte de cualquier otra cosa, sin que haya una continuidad entre medio.
De esta forma, más que analizar palabras específicas, estudiaron un conglomerado de rasgos de importancia. Así, hicieron estimaciones de qué tan denso es el vocabulario dependiendo de la cantidad de veces que se repite una palabra en determinado contexto o tiempo.
La combinación de análisis aporta mejores resultados
En un análisis longitudinal y para predecir qué pacientes con primer episodio psicótico se convertirían o no en pacientes con esquizofrenia, los investigadores compararon los resultados de aplicar el análisis del lenguaje respecto de estudiar a los mismos grupos sólo en base a datos demográficos o sus respuestas en pruebas PANSS –escala de los síndromes positivo y negativo, uno de los instrumentos más utilizados por especialistas para valorar la sintomatología de los pacientes con esquizofrenia– o a todos estos factores combinados entre sí.
Cuando se combinó la información demográfica del paciente, la información de PANSS y la extraída del análisis del lenguaje se logró una exactitud de 77.5% para predecir si un paciente con primer episodio llegaría a un diagnóstico confirmado de esquizofrenia.
Los investigadores hacen énfasis en que este método de análisis automatizado del lenguaje no apunta a reemplazar otras herramientas diagnósticas y exámenes, sino que a complementarlos.
- Fuente: Tele 13
- Foto: Julia Bruno
